Formato de importación y conexión con IA

El ETRM permite la importación de estructuras de proyecto completas. Esto es especialmente útil si desea crear catálogos de requisitos complejos con el apoyo de una IA (por ejemplo, mediante Google Gemini) o si necesita migrar datos desde sistemas de terceros.

¿Está migrando desde IBM DOORS Next Generation, Polarion, Jama o Codebeamer? Para ello existe una importación ReqIF específica.

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Estructura del archivo JSON

El archivo se divide en cuatro áreas principales: metadatos del proyecto, definición de la estructura, definiciones de etiquetas y la lista de requisitos propiamente dicha.

1. Metadatos del proyecto

• name: El nombre del proyecto de destino.
• description: Una breve descripción opcional del proyecto.

2. Definición de la estructura (structure)

Aquí define cómo se deben organizar jerárquicamente sus requisitos. Los elementos de estructura pueden subordinarse entre sí, permitiendo representar incluso estructuras de árbol complejas. La creación de una estructura es opcional.

3. Definiciones de etiquetas (tags)

Aquí define de antemano qué palabras clave deben estar disponibles en el proyecto y qué color debe tener cada etiqueta (el color de la fuente es siempre blanco). El uso de etiquetas es opcional.

4. Requisitos (requirements)

Cada objeto en el array representa un requisito. El requisito tiene un ID, un título, una descripción, una asignación a un elemento de estructura, etiquetas asignadas y una referencia a posibles elementos padre. La indicación de elementos de estructura y relaciones es opcional.

Opcionalmente, puede establecer "artifact_type": "note" para crear un bloque de texto libre en lugar de un requisito numerado (p. ej., para contexto explicativo entre requisitos). Los avisos no reciben un número #N y no deben referenciarse como elemento padre. Si se omite el campo, se asume "requirement" – los archivos JSON existentes sin este campo siguen funcionando sin cambios.

Las imágenes adjuntas a un requisito actualmente no se importan ni exportan a través de esta interfaz – deben subirse directamente en la lista de requisitos después de la importación.

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Ejemplo práctico para Prompts de IA

Copie este ejemplo en su prompt para Google Gemini, ChatGPT o cualquier otro agente de IA.

{
  "name": "Nombre del proyecto",
  "description": "Breve descripción del proyecto",
  "structure": [
    { "id": 1, "name": "Elemento 1", "structure_code": "1" },
    { "id": 2, "name": "Subelemento de 1", "structure_code": "1.1", "parent_id": 1 }
  ],
  "tags": [
    { "name": "Etiqueta 1", "color": "#468ece" },
    { "name": "Etiqueta 2", "color": "#38c27b" }
  ],
  "requirements": [
    {
      "local_id": 1,
      "title": "Título del primer requisito",
      "description": "Descripción del primer requisito.",
      "structure_code": "1.1",
      "tags": ["Etiqueta 1"],
      "parent_local_ids": []
    },
    {
      "local_id": 2,
      "title": "Título del segundo requisito",
      "description": "Este requisito es un hijo del primer requisito.",
      "structure_code": "1.1",
      "tags": ["Etiqueta 1"],
      "parent_local_ids": [1]
    },
    {
      "artifact_type": "note",
      "title": "Aviso para este capítulo",
      "description": "Texto explicativo libre, p. ej. condiciones o contexto - aparece sin número #.",
      "structure_code": "1.1"
    }
  ]
}

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Consejo práctico: Si trabaja habitualmente con variantes de proyectos en las que utiliza las mismas estructuras y etiquetas, puede preparar estos elementos en un archivo JSON e importarlos a un nuevo proyecto cuando sea necesario.